Plonger dans les données

Étude de cas : analyser des données de fitness avec Alteryx

Giniya Gupta

Sr. Analyst

Récap rafraîchi

Récap rafraîchi

  • Jeux de données importés
  • Données passées en revue et nettoyées
  • Doublons supprimés et Id uniques comptés
  • Moyenne des pas quotidiens calculée
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Temps forts du parcours

$$

  • Tous les champs : type de données V_string
  • Valeurs NULL : 65 NULL dans la colonne Fat
  • Id uniques : DailySteps (24), WeightLogInfo (8), SleepDay (33)
  • SleepDay : 3 lignes en double
  • Le nombre moyen de pas n'a dépassé 8 000 que pendant 11 jours

Données

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Combiner des jeux de données

  • Fusionner les jeux de données en une seule table :
    • Id
    • Date
  • Les Id servent à faire correspondre les enregistrements entre jeux de données
  • Les dates permettent d'aligner les événements chronologiquement

Table

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Calculer l'indice de masse corporelle (IMC)

  • L'IMC classe :

    Insuffisance pondérale, Poids normal, Surpoids, Obésité

  • Formule de l'IMC

$BMI = Weight / Height^2$

- Poids en kg et taille en mètres
  • Obtenir des insights sur la santé et la forme de la clientèle

IMC

1 https://www.cdc.gov/healthyweight/assessing/bmi/adult_bmi/index.html
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Insights forme et santé

$$

  • Se référer aux lignes directrices du CDC et du NIH
  • Utiliser des seuils de sédentarité pour évaluer les risques liés à la station assise prolongée
  • Calculer un indice de mode de vie basé sur la moyenne des pas quotidiens

$$ détente

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Agréger et comparer

$$

  • Comparer nos agrégats aux normes de référence du CDC et du NIH
  • Fournir des insights sur les habitudes de santé et de forme de nos clients

people_discuss

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Flexibilité dans Alteryx

$$

  • Alteryx est un outil flexible.
  • Il existe de nombreuses façons de résoudre un problème dans Alteryx.
  • Nous vous encourageons à tester différentes méthodes tout au long du cours.

$$

Méthodes

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Passons à la pratique !

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